So führen Sie A/B-Assessments mit Hypothesentests in Python durch: Eine umfassende Anleitung 🚀 | von Sabrine Bendimerad | Okt. 2024

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Treffen datengesteuerter Entscheidungen anhand praktischer Python-Beispiele

Haben Sie sich jemals gefragt, ob eine Änderung Ihrer Web site oder Marketingstrategie wirklich einen Unterschied macht? 🤔 In dieser Anleitung zeige ich dir die Anwendung Hypothesentest um datengesteuerte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen.

In der Datenanalyse werden bei der Ausführung häufig Hypothesentests eingesetzt A/B-Assessments um zwei Versionen einer Marketingkampagne, eines Webseitendesigns oder einer Produktfunktion zu vergleichen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

• Der Prozess des Hypothesentests
• Verschiedene Arten von Assessments
• P-Werte verstehen
• Interpretation der Ergebnisse eines Hypothesentests

Hypothesentests sind eine Möglichkeit zu entscheiden, ob eine Datenstichprobe genügend Beweise enthält, um eine bestimmte Annahme über die Bevölkerung zu stützen. Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um eine Methode, um zu testen, ob eine von Ihnen vorgenommene Änderung einen echten Effekt hat oder ob ein Unterschied nur auf Zufall zurückzuführen ist.